DeepSeek Review: Onko se parempi kuin ChatGPT? Sinä päätät

Oletko koskaan huomannut puhuvasi tekoälylle kuin se olisi terapeuttisi? vain minä?

Myönnän, olen käyttänyt ChatGPT muutakin kuin vain kysymyksiin vastaamiseen. Joskus se on minun tapani ilmaista elämän pienistä turhautumisesta (mutta pidetään se meidän välillämme).

Kun tarvitsen tutkimukseen perustuvia vastauksia, käännyn puoleen hämmennys. Sillä on taito koota kiinteää tietoa verkosta.

Joten kun kuulin asiasta DeepSeek, olin luonnollisesti kiinnostunut. Voisiko tämä olla seuraava iso asia tekoälyssä?

Jos et ole vielä kuullut DeepSeekistä, tässä on hauska tosiasia: 27. tammikuuta 2025 sen sovellus nousi pilviin ja muuttui ladatuin ilmainen sovellus Applen App Storesta Yhdysvalloissa Tällaista meteorista nousua ei tapahdu joka päivä. DeepSeek tekee aaltoja, ja halusin nähdä, vastasiko se hypeä.

DeepSeek on tekoälyyritys, joka kehittää avoimen lähdekoodin suuria kielimalleja (LLM:t), asettaen itsensä a kustannustehokas ja korkean suorituskyvyn vaihtoehto vakiintuneempia kilpailijoita, kuten ChatGPT. Sen mallit, mukaan lukien DeepSeek-V3 ja DeepSeek-R1on suunniteltu teknisiin kysymyksiin vastaamiseen, koodin luominenja ongelmanratkaisuun.

Kuten kaikissa tekoälyissä, se ei kuitenkaan ole vailla haittoja: satunnaisia ​​teknisiä ongelmia, tiukemmat sisältösuodattimet ja mahdolliset tietosuojaongelmat.

Tässä DeepSeek-arvostelussa käsittelen sen hyviä ja huonoja puolia, mitä se on, kenelle se sopii parhaiten ja mitkä ovat sen tärkeimmät ominaisuudet. Sitten näytän, miten käytin DeepSeekin ydintoimintoja (DeepThink-R1, verkkohaku ja asiakirja-analyysi). Päätän artikkelin vertaamalla DeepSeekiä kolmeen parhaaseen vaihtoehtooni (ChatGPT, hämmennysja chatsonic).

Joten, on DeepSeek AI avustaja oletko odottanut? Vai jääkö se alle kilpailun? Sukellaan sisään ja tutkitaan kaikkea mitä sillä on tarjottavanaan.

Tuomio

Mikä on DeepSeek?

DeepSeek on kiinalainen tekoälyyritys, jonka perusti vuonna 2023 Liang Wenfeng Hangzhoussa, Kiinassa. Se kehittää avoimen lähdekoodin suuria kielimalleja (LLM) ja on saanut merkittävää huomiota AI chatbot että kilpailijat vakiintuneet kilpailijat, kuten ChatGPT.

Yritys syntyi Liang Wenfengin hedge-rahastosta High-Flyerista. Se perustettiin selkeällä missiolla: kehittää tehokkaita kielimalleja, jotka kilpailevat maksullisten vaihtoehtojen kanssa ja pysyvät samalla laajemman tekoälyyhteisön saatavilla.

Sen tekoälymallit (erityisesti DeepSeek-V3) voivat suorittaa tehtäviä, kuten vastata kysymyksiin, ratkaista logiikkaongelmia ja tietokoneohjelmien kirjoittaminen tasolla, joka on verrattavissa johtaviin tekoälyjärjestelmiin. DeepSeekin perustaja hankki suuren varaston Nvidia A100 -siruja ennen Yhdysvaltojen vientirajoituksia, mikä antaa yritykselle kilpailuetua.

DeepSeekin sovelluksesta tuli 27. tammikuuta 2025 Yhdysvalloissa Applen App Storen ladatuin ilmainen sovellus, mikä aiheuttaa merkittäviä häiriöitä teknologian osakemarkkinoilla. DeepSeek on myös tehnyt tekoäly-chatbotista avoimen lähdekoodin, mikä mahdollistaa ilmaisen pääsyn sen koodiin käyttöä, muokkausta ja katselua varten.

Yleiskatsaus saatavilla oleviin malleihin

DeepSeek on kehittänyt useita päämalleja, mukaan lukien DeepSeek V3 ja DeepSeek R1.

DeepSeek V3 on heidän suuren mittakaavan mallinsa, jossa on 671 miljardia parametria ja joka pystyy käsittelemään monenlaisia ​​tehtäviä, mukaan lukien monimutkainen koodaus ja yleinen päättely.

Samaan aikaan DeepSeek R1 on rakennettu V3:n päälle ja on suunniteltu erityisesti edistyneeseen päättelyyn. Se osoittaa huomattavasti parempaa suorituskykyä sellaisilla alueilla kuin matemaattinen päättely ja koodin luominen.

Lisäksi DeepSeek on tuonut markkinoille pienempiä malleja, kuten DeepSeek Janus-Pro-7B (multimodaalinen malli, jossa on 7 miljardia parametria), joka pystyy ymmärtämään ja luomaan kuvia. DeepSeek Coder ja DeepSeek-Coder-V2 ovat erikoistuneita malleja koodaustehtäviin, ja V2-versiossa on 236 miljardia parametria.

Tekniset ominaisuudet ja arkkitehtoniset innovaatiot

DeepSeek V3 (yrityksen uusin malli) sisältää useita edistyneitä arkkitehtonisia innovaatioita:

1. Mixture of Experts (MoE) -arkkitehtuuri: DeepSeek V3 käyttää MoE-kehystä, joka aktivoi tietyt parametrit syötteen perusteella tehostaen tehokkuutta menettämättä.
2. Multi-Head Latent Attention (MLA): Tämä parantaa nopeutta, vähentää muistin käyttöä ja käsittelee pidempiä jaksoja paremmin.
3. DeepSeekMoE: Tämä tekniikka tasapainottaa asiantuntijoiden työtaakkaa ja parantaa suorituskykyä.
4. Kuormantasausstrategia: DeepSeek V3 käyttää uutta kuormantasausstrategiaa, joka parantaa suorituskykyä ilman kompromisseja asiantuntijan aktivoinnissa.
5. Multi-Token Prediction (MTP): DeepSeek V3 ennustaa useita tokeneita kerralla tehokkuuden lisäämiseksi.
6. Muistin optimointi: Malli harjoittelee ilman tensorin rinnakkaisuutta, valmistusta GPU koulutus tehokkaampi ja kustannustehokkaampi.
7. Laajennettu kontekstin pituus: DeepSeek V3 pystyy käsittelemään jopa 128,000 XNUMX merkkiä, mikä tekee siitä paremman pitkien asiakirjojen käsittely.

Näiden innovaatioiden ansiosta DeepSeek on saavuttanut kilpailukykyisen suorituskyvyn huomattavasti pienemmillä laskentaresursseilla ja kustannuksilla verrattuna muihin johtaviin tekoälymalleihin.

Kenelle DeepSeek on paras?

DeepSeek on hyödyllisin seuraavan tyyppisille ihmisille:

• Markkinointitoimistot voivat käyttää DeepSeekin analysoimaan kuluttajien käyttäytymistä kapeilla markkinoilla, suunnitella kohdistettuja kampanjoita ja personoida viestejä pysyen alan trendien edellä.
• Pienet yritykset voivat käyttää DeepSeekiä ammattimaisten oivallusten saamiseksi pienemmillä kustannuksilla. Tämä korvaa tehokkaasti kalliit konsulttipalvelut kilpailuedun saavuttamiseksi.
• Alan ammattilaiset voivat käyttää DeepSeekin räätälöityjä näkemyksiä erikoisaloista, kuten terveydenhuollon, rahoituksen, oikeudelliset palvelutja tieteellinen tutkimus.
• Kehittäjät ja tutkijat voivat käyttää DeepSeekia avoimen lähdekoodin mallina muokatakseen ja mukauttaakseen tekoälyä projekteihinsä.
• Kustannustietoiset käyttäjät voivat käyttää DeepSeekin halvempaa API-hinnoittelua säästääkseen tekoälyn kehittämisessä ja liiketoiminnassa.
• Kohdennettua tekoälyä tarvitsevat yritykset voivat käyttää DeepSeekia tarkkojen, toimialakohtaisten sovellusten rakentamiseen.

DeepSeekin tärkeimmät ominaisuudet

Tässä ovat DeepSeekin tärkeimmät ominaisuudet, joista sinun tulisi olla tietoinen.

Mallin monimuotoisuus

DeepSeek on kehittänyt a kattava valikoima suuria kielimalleja jotka osoittavat huomattavaa monipuolisuutta. Heidän lippulaivamallissaan (DeepSeek-V3) on vaikuttavat 671 miljardia parametria ja se pystyy käsittelemään kontekstiikkunoita jopa 128,000 XNUMX merkkiä, mikä tekee siitä poikkeuksellisen tehokkaan monimutkaisiin päättely- ja viestintätehtäviin.

Tässä ovat DeepSeekin mallit:

• DeepSeek Coder (marraskuu 2023)
• DeepSeek LLM (joulukuu 2023)
• DeepSeek-V2 (toukokuu 2024)
• DeepSeek-Coder-V2 (heinäkuu 2024)
• DeepSeek-V3 (joulukuu 2024)
• DeepSeek-R1 (tammikuu 2025)
• Janus-Pro-7B (tammikuu 2025)

Nämä mallit on suunniteltu erilaisiin tehtäviin, kuten koodaukseen, yleiskäyttöön ja edistyneeseen päättelyyn.

Arkkitehtoninen innovaatio

DeepSeek on edelläkävijä edistynyt Mixture of Experts (MoE) -arkkitehtuuri, joka parantaa dramaattisesti laskennan tehokkuutta. He käyttävät tarkkaa asiantuntijasegmentointia ja jaettua eristystä erikoistumisen parantamiseksi ja redundanssin vähentämiseksi.

Täydentäen tätä DeepSeek kehitti DualPipen, kehittyneen tiedonsiirtokiihdyttimen tehokkaaseen putkilinjan rinnakkaisuuteen. DualPipe limittää laskennan eteenpäin ja taaksepäin, vähentää latenssia ja optimoi tiedonsiirron GPU:iden välillä luomalla virtuaalisen tietojenkäsittelyyksikön, joka vaihtaa tehokkaasti tietoja kaikkien GPU:iden välillä.

Tämän MoE-arkkitehtuurin ja DualPipen yhdistelmän avulla DeepSeek voi optimoida datavirran GPU:iden välillä nopeamman ja edullisemman mallikoulutuksen saavuttamiseksi. Esimerkiksi heidän DeepSeek V3 -mallinsa (671 miljardilla parametrilla) koulutettiin 2,048 800 Nvidia H10 -grafiikkasuorittimeen noin kahdessa kuukaudessa, jotta se tehostui XNUMX kertaa paremmin kuin jotkut alan johtajat.

Koulutuksen huippuosaamista

DeepSeekin koulutus loistaa edistyneillä vahvistusoppimistekniikoilla. He kehittivät sääntöpohjaisen palkitsemisjärjestelmän, jossa on kaksi keskeistä komponenttia: tarkkuuspalkkiot ja muotopalkkiot, jotka ovat perinteisiä neuropohjaisia ​​palkitsemismalleja parempia. Tämä lähestymistapa antaa heidän tekoälylleen mahdollisuuden oppia vivahteikkaampia ja tarkempia päättelykykyjä.

Esimerkiksi heidän R1-mallinsa osoitti huomattavia parannuksia matemaattisessa päättelyssä, nostaa pass@1-pisteitä AIME 2024:ssä 15.6 prosentista 71.0 prosenttiin. Yritys käytti koulutusprosessia vahvistaminen oppiminen. Tämä menetelmä antoi mallille mahdollisuuden käyttää itsevarmennustekniikkaa osana päättelyprosessiaan.

Tuloksena on koulutuslähestymistapa, joka ei ainoastaan ​​tehosta laskennallista oppimista, vaan myös luo tekoälymalleja, jotka pystyvät kehittyneempään ja luotettavampaan päättelyyn monimutkaisissa tehtävissä.

Taloudellinen tehokkuus

DeepSeek on saavuttanut kilpailukykyisen tekoälyn suorituskyvyn huomattavalla kustannustehokkuudella verrattuna joihinkin länsimaisiin malleihin.

Vaikka alustavat raportit DeepSeek-V3:n kehittämisestä vain 6 miljoonalla dollarilla olivat harhaanjohtavia, yritys on osoittanut merkittäviä taloudellisia etuja. 6 miljoonan dollarin luku edustaa vain lopullisia koulutuskustannuksia, ja kehityskulujen kokonaismäärä on arviolta 100–1 miljardi dollaria vuodessa.

Korkeammista kokonaiskustannuksista huolimatta DeepSeekin lähestymistapa on edelleen taloudellisesti tehokas. Niiden API-hinnoittelu on huomattavasti alhaisempi kuin kilpailijoilla, kuten OpenAI, joka tarjoaa mahdollisia kustannussäästöjä kehittäjille ja yrityksille.

Tämä hinnoittelustrategia yhdistettynä sen avoimen lähdekoodin lähestymistapaan ja kilpailukykyiseen mallin suorituskykyyn asettaa DeepSeekin a mahdollisesti häiritsevä voima globaalissa tekoälyteknologiassa.

Erikoisominaisuudet

Yritys ei ole vain luonut yleisiä malleja, vaan myös kehittänyt erikoisratkaisuja, kuten DeepSeek Coder ja Janus-Pro-7B.

DeepSeek Coder on sarja ohjelmointiin keskittyviä kielimalleja, jotka on koulutettu 2 biljoonaa rahaketta, 87 % koodista ja 13 % luonnollisesta kielestä englanniksi ja kiinaksi. Saatavana kokoina 1B - 33B parametreja, nämä mallit tarjoavat huippuluokan suorituskyvyn ohjelmoinnin vertailuarvoissa ja tukevat projektitason koodin viimeistelyä.

Janus-Pro-7B edustaa DeepSeekin läpimurtoa ymmärryksessä ja kuvien luominen. Tämä tammikuussa 2025 julkaistu malli saavuttaa 80 % tarkkuuden GenEvalin vertailussa, ohittaen kilpailijat, kuten DALL-E3 ja Vakaa diffuusio. DeepSeek-LLM-7B:lle rakennettu Janus-Pro-7B käyttää 72 miljoonan kuvan tietojoukkoa.

Nämä kohdennetut mallit loistavat tietyillä aloilla, kuten ohjelmoinnissa ja kuvien luomisessa, ja osoittavat DeepSeekin innovatiivisen lähestymistavan erikoistuneisiin tekoälyratkaisuihin.

Esteettömyysfilosofia

Tekoälyteknologian demokratisoimiseen sitoutunut DeepSeek julkaisee monia mallejaan avoimen lähdekoodin tai osittain avoimen lähdekoodin lisensseillä. Tämä antaa tutkijoille, kehittäjille ja yrityksille maailmanlaajuisesti pääsyn huippuluokan tekoälyominaisuuksiin merkittävästi pienemmillä kustannuksilla.

DeepSeek on omaksunut avoimen lähdekoodin menetelmiä, jotka edistävät yhteistyöhön perustuvaa innovaatiota, ja tarjoaa malleja, kuten DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 ja DeepSeek-R1, joilla on esteettömät lisenssit. Heidän hinnoittelustrategiansa alentaa merkittävästi markkinoille tulon kynnystä, sillä DeepSeek-R1:n hinta on vain 0.55 dollaria miljoonaa syöttötokenia kohden, kun taas OpenAI:n O1-mallin hinta on 15 dollaria miljoonaa tokenia kohden.

DeepSeek kokoaa asiantuntijat yhteen ja tarjoaa edullisia tekoälytyökaluja, jotka nopeuttavat innovaatioita ja laajentavat maailmanlaajuista pääsyä. Tämä on merkittävä askel kohti tekoälyn demokratisointia, murtaa perinteisiä kustannuksia, monimutkaisuutta ja laskentatehoa koskevia esteitä.

Kuinka käyttää DeepSeekia

Näin käytin kaikkia DeepSeekin toimintoja vastatakseni kysymyksiini ja ratkaistakseni ongelmani:

1. Valitse Aloita nyt
2. Luo tili
3. Kysy DeepSeekiltä kysymys
4. Käytä DeepThink-R1-mallia
5. Käytä DeepSeek-hakua verkosta
6. Anna DeepSeekille asiakirja analysoitavaksi

Vaihe 1: Valitse Aloita nyt

Aloitin menemällä deepseek.com ja paina "Aloita nyt" saadaksesi ilmaisen pääsyn DeepSeek-V3:een.

Vaihe 2: Luo tili

Tilin luomisen jälkeen olin vaikuttunut siitä, kuinka puhdas käyttöliittymä oli. Se näytti paljon ChatGPT:ltä!

Tarkastellessani itse viestikenttää, huomasin pari asiaa, jotka voisin tehdä:

• Ota DeepSeek-R1 käyttöön ratkaistaksesi päättelyongelmia
• Hae verkosta
• Lataa asiakirjoja ja kuvia

Vaihe 3: Kysy DeepSeek-kysymys

Halusin kokeilla näitä eri toimintoja ja verrata niitä toisiinsa. Aluksi kysyin DeepSeekiltä mielenkiintoisen kysymyksen: "Mitä ovat epätavallisia tapoja mitata aikaa ilman kelloja tai kalentereita?"

Kirjoitin tämän viestikenttään (ottamatta DeepThinkin tai Searchin päälle) ja painan Lähetä.

Muutamaa sekuntia myöhemmin DeepSeek loi vastauksen, joka vastasi asianmukaisesti kysymykseeni!

Vaihe 4: Käytä DeepThink-R1-mallia

Seuraavaksi halusin kokeilla DeepThink-R1-mallia. Tämä malli on suunniteltu edistyneeseen päättelyyn ja ongelmanratkaisuun. Se sopii erinomaisesti monimutkaisempien tehtävien, kuten logiikkapulmien ja matemaattisten haasteiden, ratkaisemiseen.

Päätin testata sen kykyjä kysymällä siltä päättelyongelman ja katsomalla, kuinka hyvin se hajoaa ja ratkaista sen: "Jos sinulla olisi loputtomasti 3 litran ja 5 litran kannuja, kuinka mittaisit tarkalleen 4 litraa vettä ?”

Muutamaa sekuntia myöhemmin DeepSeek jakoi ajatteluprosessin sen takana, kuinka se lähestyi ongelman ratkaisemista jokaisella keskusteluäänellä, mikä oli mielestäni erittäin oivaltava.

Se tarjosi myös kaksi tapaa ratkaista ongelma! Olin vaikuttunut.

Vaihe 5: Käytä DeepSeek-hakua verkosta

Seuraavaksi halusin käyttää DeepSeekin verkkohakutoimintoa. Testasin sitä kysymällä siltä seuraavan kysymyksen: "Mitkä ovat tekoälypohjaisen lääketieteellisen diagnostiikan uusimmat läpimurrot tänä vuonna?"

Muutama sekunti myöhemmin loi vastauksen kyselyyni.

Lähetin kyselyn pari kertaa ja valitettavasti DeepSeek epäonnistui teknisten ongelmien vuoksi. Tämä voi kuitenkin johtua vain palvelimet ylittävästä suuresta kysynnästä.

Siitä huolimatta arvostin, että DeepSeek vastasi kysymykseen parhaan kykynsä mukaan. Sen toimittamat tiedot olivat kuitenkin vanhentuneet kaksi vuotta.

Vaihe 6: Anna DeepSeekille asiakirja analysoitavaksi

Viimeisenä mutta ei vähäisimpänä, halusin antaa DeepSeekille kuvan analysoitavaksi.

Tein tämän lataamalla PDF-dokumentin Zhuangzin ”Perhosunesta” ja antamalla kyselyn: ”Analysoi tätä katkelmaa Zhuangzin ’Perhosunesta’ ja keskustele sen vaikutuksista todellisuuden luonteeseen ja itseidentiteettiin.”

Muutamaa sekuntia myöhemmin DeepSeek tarjosi minulle syvällisen katsauksen Zhuangzin "Butterfly Dream" -teoksen tärkeimpiin teemoihin ja filosofisiin vaikutuksiin, mikä oli mielestäni erittäin oivaltava!

Kaiken kaikkiaan kokemukseni DeepSeekistä oli enimmäkseen positiivinen. Sen toiminnallisuus tuntui sujuvalta ja intuitiiviselta, etenkin käytettäessä DeepThink-R1-mallia ja analysoitaessa asiakirjoja.

Vaikka kohtasin muutamia teknisiä ongelmia, olin vaikuttunut siitä, kuinka syvällisesti se analysoi ongelmia ja antoi harkittuja vastauksia.

3 parasta DeepSeek-vaihtoehtoa

Tässä ovat parhaat DeepSeek-vaihtoehdot, joita kannattaa kokeilla.

ChatGPT

hämmennys

Seuraava DeepSeekin vaihtoehto, jota suosittelisin, on Perplexity. ChatGPT:n lisäksi se on toinen LLM-ohjelma, josta pidän paljon tutkimuksen tekemiseen. Se tuntuu kuin tutkimusavustaja ei ainoastaan ​​löydä tietoa, vaan myös järjestää ja jalostaa sitä tarpeideni perusteella.

Vaikka DeepSeek keskittyy tekoälyn päättelyyn, koodaamiseen ja ongelmanratkaisuun, Perplexity loistaa tekoälypohjaisessa haussa, yhteenvedossa ja tutkimuksessa. Molemmat alustat ovat vahvoja eri osa-alueilla: DeepSeek sopii erinomaisesti loogisesti raskaisiin tehtäviin ja teknisiin haasteisiin, kun taas Perplexity on parempi tiedon löytämiseen ja järjestämiseen.

Perplexity loistaa tekoälypohjaisessa haussa, sillä se hakee tietoa reaaliaikaisista internetlähteistä tarjotakseen ajantasaisia ​​tuloksia. DeepSeek puolestaan ​​keskittyy edistyneeseen päättelyyn ja erikoistuneisiin tehtäviin käyttämällä hienostunutta malliaan. Näitä malleja päivitetään säännöllisesti, mutta ne eivät suorita reaaliaikaisia ​​verkkohakuja.

DeepSeek erottuu joukosta avoimen lähdekoodin malleilla, kuten DeepSeek-R1:llä, jonka avulla kehittäjät voivat mukauttaa tekoälyä tiettyihin tarpeisiin. Samaan aikaan Perplexity tarjoaa käyttäjäystävällisen tutkimustyökalun, joka tuntuu enemmän edistyneeltä hakukoneelta.

Jos kyseessä on tekoäly, joka auttaa ratkaisemaan monimutkaisia ​​ongelmia, luomaan koodia ja työskentelemään logiikkapohjaisten tehtävien parissa, valitse DeepSeek. Tekoälylle, joka tehostaa tutkimusta, tekee yhteenvedon sisällöstä ja tarjoaa ajantasaisia ​​vastauksia, Perplexity on loistava valinta!

Chatsonic

Viimeinen DeepSeek-vaihtoehto, jota suosittelen, on Chatsonic. Rakastan Chatsonicissa sitä, miten se on yksinkertaistaa markkinointitehtäviä sen all-in-one AI-työtilalla ja sisäänrakennetuilla optimointityökaluilla.

Vaikka DeepSeek on osoittanut kilpailukykyistä suorituskykyä tietyillä aloilla, kuten matemaattinen päättely, Chatsonic erottuu saumattomista markkinointiintegraatioistaan ​​ja sisällönluontityökaluistaan.

Toisaalta DeepSeek on avoimen lähdekoodin voimanpesä. Se on erinomainen logiikan, matematiikan ja koodaustehtävissä, mikä tekee siitä vankan valinnan teknisille käyttäjille, jotka tarvitsevat tarkkaa ongelmanratkaisua. API-yhteys ja ilmainen mallin saatavuus tarjoavat myös joustavuutta kehittäjille ja tutkijoille.

Toisaalta Chatsonic on rakennettu markkinoijille, kirjoittajille ja sisältöstrategeille. Se integroituu Ahrefsin, Google Search Consolen ja WordPressin kanssa, mikä tekee reaaliaikaisesta tiedonhausta ja kampanjoiden hallinnasta vaivatonta. Toisin kuin DeepSeek, joka keskittyy enemmän laskemiseen, mutta jota voidaan käyttää sisällön luomiseen ja analysointiin, Chatsonic priorisoi branding, automatisoidut työnkulut ja usean mallin tekoälyvalinta luoviin projekteihin.

DeepSeek on loistava valinta edistyneelle tekoälymallille ongelmanratkaisuun, koodaukseen ja tutkimukseen. Mutta jos painopisteesi on sisällön luominen, markkinointi ja automaatio, valitse Chatsonic!

DeepSeek Review: oikea työkalu sinulle?

Testauksen jälkeen DeepSeek's toimintoja (DeepThink-R1, verkkohaku ja dokumenttianalyysi), olin erityisen vaikuttunut sen kyvystä ratkaista päättelyongelmia ja luoda harkittuja, jäsenneltyjä vastauksia. Jotkut tekniset ongelmat saivat kuitenkin kokemuksen tuntumaan hieman epäjohdonmukaiselta.

Siitä huolimatta DeepSeek osoitti vahvaa potentiaalia, erityisesti monimutkaisten kyselyjen käsittelyssä perusteellisesti ja selkeästi. Sen intuitiivinen käyttöliittymä ja loogiset päättelyominaisuudet erottivat minusta todella. Satunnaisista häiriöistä huolimatta se on edelleen lupaava työkalu tutkimukseen ja analysointiin!

Jos tarvitset tehokkaan ja kustannustehokkaan tekoälyn koodaukseen ja teknisiin tehtäviin, DeepSeek on vankka valinta. Mutta jos etsit parhaita DeepSeek-vaihtoehtoja, harkitsisin näitä vaihtoehtoja:

• ChatGPT sopii parhaiten yleisiin tekoälykeskusteluihin, sisällön luomiseen, aivoriihiin ja koodaamiseen. Se tarjoaa luonnollisemman, interaktiivisemman kokemuksen korkealla luotettavuudella.
• hämmennys sopii parhaiten tutkimukseen ja faktoihin perustuviin vastauksiin. Sen tekoälyllä toimiva hakukone tarjoaa ajantasaista ja viitattua tietoa, joka sopii erinomaisesti akateemiseen tai liiketaloudelliseen tutkimukseen.
• Chatsonic sopii parhaiten tekoälyllä toimivaan kuvien luomiseen, reaaliaikaiseen verkkohakuun ja äänikomennoilla tapahtuvaan vuorovaikutukseen. Se on vahva vaihtoehto digitaalisille markkinoijille, sisällöntuottajille ja yrityksille, jotka etsivät multimediaominaisuuksilla varustettua tekoälyä.

Kiitos, että luit DeepSeek-arvosteluni! Toivottavasti siitä oli apua.

Kokeile DeepSeekin ydintoimintoja ilmaiseksi ja katso kuinka pidät siitä!

Usein kysytyt kysymykset

Voiko DeepSeekiin luottaa?

DeepSeekin tekoälyominaisuudet ovat vaikuttavat, mutta sen Kiinan-käytäntöihin liittyy merkittäviä yksityisyyteen ja tietoturvaan liittyviä huolenaiheita. Lisäksi on olemassa mahdollisia haavoittuvuuksia väärän tiedon suhteen. Vaikka malli näyttää lupaavalta esimerkiksi matematiikan ja koodauksen aloilla, sitä kannattaa lähestyä varoen, koska se on altis haitallisen sisällön tuottamiseen ja tiedonkäsittelyn läpinäkyvyyden puute.

Miten DeepSeek eroaa ChatGPT:stä?

DeepSeek loistaa teknisessä tarkkuudessa keskittyen päättelyä vaativiin tehtäviin, kuten koodaukseen, matematiikkaan ja strukturoituun ongelmanratkaisuun. Samaan aikaan ChatGPT tarjoaa monipuolisemman ja keskustelevamman kokemuksen, joka sopii luovaan kirjoittamiseen, aivoriihiin ja satunnaisiin keskusteluihin. DeepSeek käyttää myös itsevahvistettua oppimismallia ilman ihmisen valvontaa, mikä tekee siitä kustannustehokkaamman ja tehokkaamman. Se tarjoaa myös ominaisuuksia, kuten rajattomat kehotteet ja mahdollisuuden toimia paikallisilla koneilla.

Mihin DeepSeekia käytetään?

DeepSeek on tekoälykehitysyritys, joka luo avoimen lähdekoodin suuria kielimalleja (LLM) erilaisiin tehtäviin. Nämä LLM:t ovat erityisen vahvoja muodollisessa päättelyssä, koodauksessa ja ongelmanratkaisussa. DeepSeek tarjoaa useita palveluita, mukaan lukien a web-käyttöliittymä, mobiilisovellus ja API-käyttö.

Onko DeepSeek ilmainen?

Kyllä DeepSeek tarjoaa täysin ilmaisen tason jolla on täysi pääsy sen ydintoimintoihin. Tämä tarkoittaa, että kuka tahansa voi käyttää DeepSeek-V3- ja R1-malleja ilman rajoituksia! Toisin kuin monet tekoälypalvelut, jotka rajoittavat ilmaista käyttöä, DeepSeek tarjoaa rajoittamattoman pääsyn chatbotilleen ja malleilleen ilman luottokorttia tai päivittäisiä kyselyrajoja.

Kuka on DeepSeekin omistaja?

DeepSeekin omistaa High-Flyer, kiinalainen hedge-rahasto. Sen perusti Liang Wenfeng, 40-vuotias yrittäjä, joka valmistui Zhejiangin yliopistosta. Liang Wenfeng toimii DeepSeekin toimitusjohtajana ja oli aiemmin yksi High-Flyerin perustajista, kvantitatiivisen sijoitusten hallinnointiyrityksen, joka hallinnoi nyt 8 miljardin dollarin omaisuutta.

Miksi Nvidian osake laskee DeepSeekin takia?

Nvidian osakekurssi romahti 17 % 27. tammikuuta 2025 johtuen DeepSeekin tiedote kustannustehokkaasta tekoälymallista, joka saavuttaa länsimaisten mallien kaltaisen suorituskyvyn huomattavasti alhaisemmilla kustannuksilla. Tämä kehitys herätti huolta Nvidian korkean suorituskyvyn tekoälysirujen tulevasta kysynnästä, jotka ovat sen liiketoiminnan ydin. Se herätti myös pelkoja lisääntyneestä kilpailusta globaalilla tekoälyareenalla.

Onko DeepSeek R1 ilmainen?

DeepSeek R1 tarjoaa sekä ilmaisia ​​että maksullisia tasoja, jonka hinta on niinkin alhainen kuin 0.14 dollaria miljoonalta syöttötunnisteelta ja 0.28 dollaria miljoonalta lähtötunnisteelta. Vaikka DeepSeek R1 ei ole täysin ilmainen, se tarjoaa erittäin edullisen vaihtoehdon muihin tekoälymalleihin verrattuna, ja jotkut alustat tarjoavat rajoitetun ilmaisen käytön tai edullisen pääsyn.